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拟合线性模型 • 逐步回归模型 • 使用逐步回归的示例
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使用逐步回归的示例
Fitness.jmp 数据表包含一个有氧健身研究的结果。可以使用特殊的测试来评估有氧健身的效果，该测试对在跑步机上跑完规定距离的人员测量吸氧量。但是若能找到一个使用更简单的测量方法来评估健身效果和预测吸氧量，那就更为经济实惠。为了确定这样的方程，我们对跑了 1.5 英里的 31 名参与者进行了测量，记录了他们的年龄、体重、跑步时间和脉搏。
注意：为了便于演示，我们更改了某些最大脉搏和跑步时脉搏的值，它们和 Rawlings (1988, p.105) 采用的数据有所不同。
1.
选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Fitness.jmp。
2.
选择分析 > 拟合模型。
3.
选择吸氧量并点击 Y。
4.
选择体重、跑步时间、跑步时脉搏、休息时脉搏、最大脉搏，然后点击添加。
5.
对于特质，选择逐步。
图 5.1 完成的“拟合模型”启动窗口
验证仅在 JMP Pro 中可用。
6.
点击运行。
图 5.2 “逐步”报表窗口
要找到好的吸氧量预测方程，您需要比较很多不同的回归模型。使用“逐步”报表窗口中的选项来搜索具有不同效应组合的模型并选择所需的模型。